よくある構成のサイトを高速化してPageSpeed Insightsで100点を取る方法 - webhack / ウェブ技術が好き
写真はうちのみーこ。 サイト制作でよく使われる以下のライブラリ/CSSに依存したサイトを高速化してGoogleのPageSpeed Insightsで100点を取る方法を説明します。 Google Fonts jQuery Bootstrap FontAwesome 実際にどのぐらい速度に違いがあるのかデモページを設置しました。使っているウェブサーバーはさくらの共有レンタルサーバーです。 高速化前 https://tkosuga.jp/experimental/pagespeed-unoptimized.html 高速化後 https://tkosuga.jp/experimental/pagespeed-optimized.html リクエスト数が8件から5件に。ページの表示完了速度が1.41秒から0.54秒と38%に短縮されました。 諦めがちな PageSpeed Insights の
Mac の動作アニメーションを消したい - Qiita
動作が遅くてついカッとなって作ってみました。 多分足りないのとかあるので今後更新はしますが 「もっとこんな事できるんだぜ？教えてやるよ」 というイケメン兄貴は是非教えてください。 お願いしますどうかどうかお願いします。 現状はキビキビ動いてくれます。 #!/bin/bash # opening and closing windows and popovers defaults write -g NSAutomaticWindowAnimationsEnabled -bool false # smooth scrolling defaults write -g NSScrollAnimationEnabled -bool false # showing and hiding sheets, resizing preference windows, zooming windows # floa
サイトを37倍に高速化した7つの手法 - オールアバウトTech Blog
今回はオールアバウトのnnmrが弊社サイトAll About Japanの速度を高速化した経緯についてまとめます。 All About Japanとは そもそもAll About Japan（以下AAJ）とは何かといいますと、弊社が提供している訪日外国人向けの日本紹介サイトです。 外国人向けサイトで、英語、中国語（繁体字）、中国語（簡体字）、タイ語、韓国語の5か国語に対応しております。 「Anime」「Izakaya」「Ninja」といったような特集や、実際に観光する人向けのモデルルート記事が特色です。 ■ 特集 (url : http://allabout-japan.com/en/tag/sushi/ ) ■ モデルルート記事 (url : http://allabout-japan.com/en/article/222/ ) 技術的な紹介 LAMP環境です。 （サーバー構成は後に記述
コマンド一つでMysqlを速くする - Qiita
稼働中のシステムであっても下記のコマンドを実行するだけで再起動等必要はないので、非常にお手軽に出来る。 デフォルトではinnodb_flush_log_at_trx_commit = 1 になっているはず。 1に設定するとトランザクション単位でログを出力するが 2 を指定すると1秒間に1回ログファイルに出力するようになる。 そのため、マスターDBが落ちて別スレーブに切り替わる仕組みを導入していても1秒の間に発生したトランザクションは完全にもとに戻す事が出来ない。 マスターDBの死 = サービス停止 みたいに冗長構成を持たせていないのならばこの設定にしても問題はなさそう。 mysqlslapでベンチマークを測ってみた。 テストの内容としては20クライアントから計10万回のINSERT文を実行するという内容で 結果として約3倍近く速くなっている。 innodb_flush_log_at_trx
#CookpadTechConf 2016で「Railsアプリ開発環境の高速化」について話した - k0kubun's blog
クックパッドの社員が発表するCookpad TechConfというイベントの第一回が今日行われ、「Railsアプリ開発環境の高速化」というテーマで話してきた。 開発環境の改善について 僕が技術部に入る前、サービス開発をやる中で一番不満だったのが開発環境のパフォーマンスだったので、技術部に配属されたころからこの仕事をやりたいと思っていた。 今回は先輩方が既に行っていた開発環境のパフォーマンスチューニング - クックパッド開発者ブログの一部を紹介しつつ、その続きとして自分がやってきたことを発表した。 業務で出した成果のうちいままで外部で発表したのはbyebugの高速化くらいだったので、普段僕がどんな仕事をやっているのか紹介する良い機会になった。 発表内容の補足 思ったより15分の枠で話せたことが少なかったので、発表内で話し足りなかったことについて書く。 libsassおすすめです 急いでて全然
Why does speed matter? | web.dev
Why does speed matter? Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Consumers increasingly rely on the web to access digital content and services. If you look at your website's analytics, you can probably see this story playing out in your own data. Consumers are also more demanding than they've ever been, and when they experience your website, they aren't
YSlow – Get this Extension for 🦊 Firefox (ja)
YSlow analyzes web pages and suggests ways to improve their performance based on a set of rules for high performance web pages. YSlow is available for Firefox as an add-on integrated with the Firebug web development tool. YSlow grades web page based on one of three predefined ruleset or a user-defined ruleset. It offers suggestions for improving the page's performance, summarizes the page's compon
LoveRubyNet Wiki: OptimizingRubyProgram
2007-04-08 15:26:27 +0900 (544d); rev 5 とばし屋でゆくのだ プログラムが速ければ速いほどいいのは世の必定である。 Ruby でプログラムを書くときは速度を気にしないで済むことが多いが、 それでもものには限度・節度ってもんがある。 使いすてプログラムならまあ、 どんなに遅くてもちゃんと目的が果たせればいいだろう。 しかし、繰りかえし使われるライブラリなどはそれでは困る。 ライブラリは使う期間も長いし、何度もいろいろな場面で使うので、 遅いとちょっと気になる。 そうすると、いわゆる最適化ってやつをすることになる。 よく言われるとおり、 最も有効な最適化はアルゴリズムの最適化 (やり方を変える) である。 だがこれは C だろうとなんだろうと同じなので 「Ruby で」っていうのと関係ないし、 この分野はそれこそ死にもの狂いで専門のひとたちが研究してるわけ
assets:precompile の速度を改善する - Qiita
早くなりましたか？ 動作について① assets:precompile 時に fingerprint を生成、 以降変更がなければスキップしてます。 Capistrano Capistrano にも対応しています。capfile を変更する必要はなく、 普通に cap deploy で意図した通りに動いてくれています。 動作について② Capistrano を利用したデプロイでは、 生成物を「デプロイルートディレクトリ/shared/assets」に配置し、 public/assets から symlink を貼って対応しています。 Rails4 Rails4 では rails 用に最適化された sprockets-rails を採用することによって assets:precompile の速度が大幅に向上するようです。 参考 ndbroadbent/turbo-sprockets-rail
Rails で、Controller に定義されている action を一度に取得する方法はありますか？ - QA@IT
平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識
C++高速化
はじめに 速いプログラムで得られるメリットを超えるようなコストを払わないように。 まずは動くプログラムを書いて目的を達成することが大事。 自分律速じゃなくてプログラム律速だなと感じた段階でリファクタリングを考える。 プログラム本来の意図が読み取れなくなりそうなマニアックな高速化は避ける。 清く正しくメンテナンスしやすいプログラムを書くほうが結局は生産的。 学習目的でない限り、車輪の再発明を避ける。 やろうとしていることはきっと既に誰かが実現し、 再利用可能な形で公開してくれているはず。 まずは標準ライブラリとかBoostを探してみる。 あとGitHubでスターが多いやつとか。 頑張れコンパイラ Intelの icc でビルドされたプログラムは速いらしい。 gcc や clang の最適化技術も着々と進歩しており、 新しいコンパイラを使うほうがその恩恵を受けられる。 最適化オプション htt
C# Parallel.For + Native C による高速化～その３：並列画像処理
C# Parallel.For + Native C による高速化～その３：並列画像処理 準備ができたところで、C# と C# + Native Cでの画像処理でどのぐらい差が出るのか試してみます。 対象は、１つの画像に対して、ラプラシアンフィルターを適用するという、簡単な画像処理です。ラプラシアンフィルタとは空間2次微分を計算し、輪郭を検出するフィルタです。 ここでは、次のような 3x3 の８近傍フィルターを使います。 画像の取得と表示部分 画像の取得と表示部分は、C# の得意とする部分なので、特に困ることはないと思います。 WPFで、次のような画面をデザインします。 <Window x:Class="WritableBitmap.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" x
C# + Native C による高速化～その２： タスク並列ライブラリ
タスク並列ライブラリ(Task Parallel Library)の略。.NET Framework Version 4 の System.Threading 名前空間および System.Threading.Tasks 名前空間のAPI のセット。 タスク並列ライブラリ～データの並列処理： Parallel.ForEach 複数のデータに対して、次のようにforeach で処理を行うことができます。これは、シーケンシャル（順次処理）となります。 foreach (var item in sourceCollection) { Process(item); } この時 Process(item) が item に対して完全に独立している場合、Parallel.Foreach により、並列処理が可能になります。 Parallel.ForEach(sourceCollection, item
C# Parallel.For + Native C での画像処理で、C#の約50倍の高速化
並列化による高速化は、アムダールの法則に従い、問題に内在する並列度に依存する。このような並列度の高い画像処理などでは並列化による高速化に向いており、C# で素直に実装（デフォルトのコンパイラスイッチ）したときが4.8秒に比べて、C# Parallel.For + Native Cで約50倍の高速化ができた。 実際のNative C のアセンブラ出力を確認してみると、次のようにSSE命令までは展開されていなかった。これは、フィルターの３重forループを展開し、さらに整数加減算＋シフト演算へ変換しているため、SSE命令を使うより、単純なアセンブラの実行のほうが十分高速であるからと思われる。実際、手書きで SSE Intrinsics で積和演算を書いて実行してみたが、コンパイラーの最適化よりも、若干遅い結果となってしまった。もう少し複雑な演算や、浮動小数点の積和が必要な処理であれば、SSEコー
C# + Native C による高速化～その１：基礎知識と準備
C# + Native C による高速化～その１：基礎知識と準備 最近は、プロセッサのクロック自体が高速になっており、通常のアプリケーションであれば、性能について特に気にする必要もなくなりつつあります。しかし、画像や音声やビデオのような大量のデータや、複雑な算術計算を実施する場合は、どうしてももっと高速に処理したいという場合が出てきます。 一方で、ハードウェアの性能向上により、4 Core, 8 Thread などのマルチコアプロセッサがコンシューマ向けに安価に発売されており、いわゆるメニーコアの環境が整いつつあります。また、Intel Sandy Bridge 世代以降では、Intel Advanced Vector Extensions (AVX)が追加されました。これにより、SSEに加え、256bit命令拡張が行われ、ますますハードウェアの性能が向上しています。 このような並列化、メ
C言語で文字列を簡単にかつ少し高速に操作する - ほんまの走り書き技術メモ
C言語では文字列を連結していくと、メモリの再確保とかしなくてはならないのでとても面倒です。 さらに、strcatを利用すると、 以下のように文字列連結をした場合。 strcat(str1, str2); char *strcat(char *s1, const char *s2) { int len = strlen(s1); strcpy(s1 + len, s2); return s1; } となっている(はず)ため、連結を行う度に線形探索による文字数カウントが行われる。よって、連結を行う操作が多いと処理速度が大幅に低下する。特にオーダーがO(n)になるため、s1の文字数が多くなるとパフォーマンスは最悪だ。 そこで、常に文字数を保持しておくことでstrlenを省くことができ、連結のコストを抑えることができるのだ。 ソース MyString.h #ifndef __MY_STRING_H
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http://arxiv.org/pdf/1306.0895